## SISTEM PAKAR DIAGNOSIS PENYAKIT PENCERNAAN PADA MANUSIA MENGGUNAKAN METODE CERTAINTY FACTOR
Moh. Maghfur Aji Saputra Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia mmaghfur25@gmail.com

## ABSTRAK
Kurangnya pengetahuan masyarakat tentang penyakit pencernaan dapat berakibat salah penanganan dalam mengobati  penyakit  tersebut.  Banyak  masyarakat  yang  kurang  paham  pemilihan  makanan  untuk  penderita penyakit  pencernaan.  Kurang  tahunya  masyarakat  agar  menghindari  makanan  ataupun  yang  dianjurkan  untuk dikonsumsi  penderita  penyakit  saluran  pencernaan.  Pemilihan  makanan  yang  salah  dapat  memicu  kambuhnya penyakit tersebut dan sulit untuk disembuhkan.
Sistem  pakar  pada  penelitian  kali  ini  menggunakan Certainty  Factor yaitu  metode  yang  mendefinisikan ukuran  kepastian  terhadap  suatu  fakta  atau  aturan,  untuk  memberikan  nilai  kepastian  pakar    terhadap  masalah yang  sedang  di  hadapi,  dengan  adanya  sistem  pakar  ini,  diharapkan  dapat  membantu  para  pengguna  dalam mendiagnosis penyakit pencernaan yang dialami.
Hasil  Pengujian  sistem  aplikasi  sistem  pakar  diagnosis  penyakit  pencernaan  pada  manusia  berbasis  web menggunakan metode Certainty Factor fungsional berjalan dengan baik dengan persentase eror sebanyak 0.44% didapat  dari  hasil  perbandingan  antara  diagnosis  pakar  dan  diagnosis  sistem.  Dari  hasil  pengujian  pengguna didapatkan  presentase  sebanyak  4%  menyatakan  bahwa  pengguna  Sangat  Setuju  dan  31%  menyatakan  setuju dan 25% menyatakan bahwa pengguna cukup setuju dengan sistem pakar diagnosis penyakit pencernaan.

## Kata Kunci : Sistem Pakar, Certainty Factor, Penyakit Pencernaan
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang
Penyakit  gangguan  pencernaan  merupakan penyakit  yang  sering  di  derita  oleh  semua  usia. Pencernaan merupakan organ penting setiap manusia. Karena  apabila  sistem  pencernaan  terganggu,  tubuh pun akan mengalami sakit. Kurang tentang pengetahuan  penyakit  pencernaan  dapat  berakibat metabolisme  tidak  dapat  berjalan  dengan  baik. Penyakit  saluran  pencernaan  antara  lain  Kanker esophagus,  Striktur  Esophagus,  Gerd,  Kanker Lambung,  GITs,  Ampula  Tumor,  Akalasia,  Abses Hati, Kanker Hati, Kista Hati, Kista Pankreas, Kanker Pankreas,  Batu  Pankreas,  Pankretitiss,  Batu  empedu, Batu  Saluran  Empedu,  Cholangiocacirnoma,  Fisula Perienal,  Apendisitis,  Fisula  Elektrotutan,  Kanker Usus  besar,  Diverticulitis,  Penyakit  Crohn,  Colitive Ulcerative,  Ambien/Wasir,  Abses  Perienal,  Fistula Anus,  Obstruksi  Usus,  Perionitis,  Tubercolosi, Hernia.(Adeodatus, 2017)
Dengan  metode Certainty  Factor yaitu  metode yang  digunakan  untuk  mencari  nilai  kepastian  dan tidak  kepastian  suatu  gejala  pada  penyakit  .  Oleh karena  itu  agar  tidak  ada  kesalahan  diagnosis  dan mempermudah    masyarakat  untuk  mengetahui  sejak dini  penyakit  pencernaan  pada  manusidan  agar  tidak terlambat  mendapatkan  pengobatan  dikarenakan seorang  dokter  atau  pakar  memiliki  keterbatasan waktu.  Maka  dibangun  sesuatu  sistem  yang  dapat membantu  menyelesaikan  masalah  dalam  sistem pakar dengan menggunakan metode Certainty Factor
(CF)  .  Pengguna  dapat    mengetahui  nilai  kepastian penyakit  yang  dialami.  Menurut  penelitian  Hengki Tamando  Sihotang  tahun  2014  dengan  judul  Sistem Pakar Mendiagnosa Penyakit Kolesterol Pada Remaja Menggunakan Metode Certainty Factor Berbasis Web membahas  bahwa  sistem  pakar  adalah  sistem  yang mampu  menirukan  penalaran  seorang  pakar  agar komputer  dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang biasa  dilakukan  oleh  para  ahli.  Sistem  pakar  untuk mendiagnosa penyakit kolesterol ini merupakan suatu sistem pakar yang dirancang sebagai alat bantu untuk mendiagnosa penyakit kolesterol pada remaja dengan basis pengetahuan yang dinamis.
Sistem pakar diagnosis penyakit pencernaan pada manusia  berbasis  web,  karena  website  sangat  mudah untuk  diakses.  Dengan  website  pengguna  dapat membuka  sistem  pakar  ini  tanpa  menginstal  aplikasi pihak kedua.
Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  pencernaan berbasis  web  menggunakan  metode Certainty  Factor akan  memudahkan  masyarakat  dalam  mendiagnosis penyakit pencernaan. Dengan peneletian ini pengguna akan menimalisir penyakit akan semakin parah karena diagnosis  dengan  cepat.  Jika  pengguna  mengalam gejala muntah darah, keringat dingin pada malam hari dan  benjolan  pada  anus  maka  pengguna  akan mengalami  penyakit  fistula  anus.  Dengan  adanya sistem  pakar  ini,  pasien  bisa  mengetahui  jenis penyakit pencernaan apa yang kemungkinan di derita yang  dikarenakan  oleh  suatu  gejala  atau  beberapa gejala sekaligus yang di derita pasien.
2. Tinjaun Pustaka
2.1 Penelitihan Terkait
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Yuwono  dkk  pada  tahun  2017  yang  berjudul “Penerapan  Metode Certainty  Factor Pada  Sistem
Pakar Diagnosa Hama Anggrek Coelogyne Pandurata”.  Hasil  penelitian  tersebut  adalah  Metode Certainty  Factor dapat  memberikan  diagnosa  hama pada  Anggrek Coelogyne Pandurata  berdasarkan gejala-gejala  yang  diberikan  Berdasarkan  hasil perhitungan,  maka  keterangan  tingkat  keyakinan berdasarkan  tabel  interpretasi  dari  pakar  dan persentase  akhir  sebesar  93,0736%  adalah  Sangat Mungkin  kedua  metode  ini  diterapkan  untuk menyelesaikan masalah yang ada.(Doddy, 2017)
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Fauziah dkk pada  tahun 2018  yang berjudul  “Sistem Pakar Untuk Mendiagnosa Penyakit Hewan Peliharaan  Menggunakan  Metode Certainty  Factor ”. Berdasarkan  perhitungan Certainty  Factor dihasilkan sebuah  nilai  kepastian  yang  diambil  dari  perhitungan Measure  Believe  (MB)  dan  Measure  Disbelieve (MD). MB dan MD ini didapat dari perhitungan nilai probabilitas  penyakit  dan  nilai evidance gejala.  Nilai kepastian  disesuaikan  dengan  nilai  CF  pada uncertainty  term .  Pada  perhitungan  sistem  dan manual dihasilkan nilai kepastian 0.8 artinya “hampir pasti” anjing terkena penyakit hepatitis. (Fuziah dkk, 2018)
Berdasarkan  penelitian  yang  diakukan  oleh Rahmah dan Pratama pada tahun 2017 yang berjudul “Penerapan  Certainty  Factor  Pada  Sistem  Pakar Diagnosa  Penyakit  Saluran  Pencernaan  Ayam Broiler”.  Sistem  pakar  diagnosa  penyakit  saluran pencernaan  pada  ayam  broiler  ini  dibuat  untuk membantu  para  peternak  khususnya  para  pemilik dalam  mendapatkan  informasi  tentang  penyakit, sehingga  tidak  perlu  untuk  berkonsultasi  langsung dengan  para  pakar  (dokter  hewan)  dan  dengan menggunakan  metode Certainty  Factor tingkat penyakit  saluran  pencernaan  ayam  broiler  bisa terditeksi  dari  gejala-gejala  yang  ada  dan  dapat diketahui  penyakit  tersebut  kondisinya  biasa  atau parah,  Sistem  pakar  ini  dirancang  dalam  bentuk berbasis web, sehingga memudahkan dalam penggunaannya. (Rizal 2017)
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hasibuan  pada  tahun  2017  yang  berjudul  “sistem pakar mendiagnosa penyakit kaki gajah menggunakan metode Certainty  Factor .  Hasil  dari  penelitian tersebut  adalah  dapat  mendiagnosa  penyakit  kaki gajah  dengan  gejala  gejala  yang  dimasukan  (Nelly Astuti 2017).
Berdasarkan  penelitian  yang  dilakukan  oleh Sihotang  dengan  judul  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Kolestrol  Pada  Remaja  Dengan  Metode Certainty  Factor (CF)  Berbasis Web ”.  Hasil penelitian  tersebut  adalah  besarnya  nilai  kepercayaan penyakit  kolestrol  berdasarkan  hasil  perhitungan dengan Certainty Factor .(Sihotang, H.T 2017)
2.2 Certainty Factor Teori Certainty  Factor (CF)  adalah  untuk mengakomodasikan ketidak pastian pemikiran ( inexact  reasoning )  seorang  pakar  yang  diusulkan oleh  Shortliffe  dan  Buchanan  pada  tahun  1975. Seorang  pakar  (misalnya  dokter)  sering  menganalisis informasi yang dengan ungka pan dengan ketidakpastian,  untuk  mengakomodasikan  hal  ini digunakan Certainty Factor (CF)
guna menggambarkan  tingkat  keyakinan  pakar  terhadap masalah  yang  sedang  dihadapi. Certainty  Factor (Faktor  Ketidak  pastian)  menyatakan  kepercayaan dalam  sebuah  kejadian  (fakta  atau  hipotesa) berdasarkan  bukti  atau  penilaian  pakar. Certainty Factor menggunakan suatu nilai untuk mengansumsikan  derajat  keyakinan  seorang  pakar terhadap suatu
data. Certainty Factor memperkenalkan
konsep keyakinan dan ketidakyakinan. (Sihotang, H.T., 2017).

## 2.3 Sistem Pakar
Sistem  pakar  ( expert  system )  secara  umum adalah sistem yang berusaha mengadopsi pengetahuan  manusia  ke  komputer,  agar  komputer dapat  menyelesaikan  masalah  seperti  yang  biasa dilakukan oleh para ahli. Atau dengan kata lain sistem pakar adalah sistem yang didesain dan diimplementasikan dengan bantuan bahasa pemrograman  tertentu  untuk  dapat  menyelesaikan masalah  seperti  yang  dilakukan  oleh  para  ahli. Diharapkan  dengan  sistem  ini,  orang  awam  dapat menyelesaikan  masalah  tertentu  baik  ‘sedikit’  rumit ataupun  rumit  sekalipun  ‘tanpa’  bantuan  para  ahli dalam  bidang  tersebut.  Sedangkan  bagi  para  ahli, sistem  ini  dapat  digunakan  sebagai  asisten  yang berpengalaman. Sistem pakar merupakan cabang dari Artificial  Intelligence  (AI )  yang  cukup  tua  karena sistem ini telah mulai dikembangkan pada pertengahan  tahun  1960.  Sistem  pakar  yang  muncul pertama  kali  adalah  General-purpose  problem  solver ( GPS )  yang  dikembangkan  oleh  Newl  dan  Simon. Sampai  saat  ini  sudah  banyak  sistem  pakar  yang dibuat,  seperti MYCIN,  DENDRAL,  XCON  &  XSEL, SOPHIE, Prospector, FOLIO, DELTA , dan sebagainya (Kusumadewi, 2003).

## 2.4 Penyakit Pencernaan.
Penyakit  pencernaan  merupakan  suatu  penyakit yang  terjadi  akibat  teganggunya  sistem  pencernaan manusia.  Penyebab  utama  dari  penyakit  gangguan pencernaan  ini  biasanya  terjadi  karena  pola  makan yang tidak teratur dan kurang sehat serta stres, infeksi bakteri, cacing dan bisa juga karena adanya gangguan pada  lambung.  Banyak  sekali  penyakit  yang berhubungan dengan gangguan pencernaan. Diantaranya  seperti  penyakit  diare,  radang  usus buntu,  Gastritis,  tukak  lambung,  maag,  dan  mual. (Ashari dan Muniar., 2016)
3. METODE PENELITIAN
3.1 Data Gejala dan Penyakit

## 3.1.1. Data Gejala
Pada  rancangan  gejala  dan  penyakit  dibawah menjelaskan  tabel  3.1  adalah  rancangan  gejala  dan penyakit  yang  berisi  Kode  dan  Penyakit  yang  akan diimplementasikan ke metode Certainty Factor .
Tabel 3.1 data gejala Gejala penyakit ID Gejala
G1 Kesulitan menelan makanan keras G2 Nyeri menelan
G3 Penurunan berat badan
G4 Nyeri dibelakang tulang dada G5 Batuk serak G6 Mual dan muntah G7 Muntah darah
G8 Nyeri dada
G9 Regurgitasi  (aliran  balik  makanan  dan minuman)
G10  Rasa terbakar di dada
G11  Batuk Kronis
G12  Asma dan penyakit paru G13  Suara serak G14  Nyeri dada dan perut bagian atas G15  Erosi gigi dan bau mulut G16  Perut cepat terasa penuh setelah makan G17  BAB darah kehiitaman G18  Pucat G19  Nafsu makan menurun G20  Disfagia G21  Gangguan pencernaan G22  Perut tidak nyaman disertai nyeri G23  Benjolan di perut G24  Kuning/ ikterik G25  Rasa gatal pada kulit G26  Anoreksia G27  Perdarahan G28  Makanan keluar kembali G29  Suhu tubuh meningkat / demam G30  Perut kembung G31  Diare G32  Tampak Lelah G33  Kaku otot tangan dan kaki G34  Warna kebiruan di sekitar pusar G35  Warna kemerahan di sekitar punggung G36  Feses berwarna putih dempul G37  Urine berwarna gelap G38  Nyeri perut kanan bawah G39  Keluarnya cairan usus G40  Dehidrasi G41  Malnnutrisi G42  Nyeri perut dibagian kiri bawah G43  Keringat  dingin  /  berkeringat  pada  malam hari
G44  Rasa gatal dan benjolan di anus G45  Tidak bisa buang angina dan BAB
ID Gejala G46  Keluaran urine sedikit G47  Berdebar dan denyut nadi meningkat G48  Benjolan pada seluruh perut G49  Robekan pada anus G50  Nyeri pada pangggul G51  Perut kram G52  Sembelit

## 3.1.2 Data Penyakit
Pada  rancangan  gejala  dan  penyakit  pada  tabel dibawah  menjelaskan  tentang  kode  dan  gejala  yang dialami penyakit pencernaan yang akan di implemetasikan ke dalam metode Certainty Factor .
Tabel 3.2 Data Penyakit Data Penyakit
ID Penyakit P1 Kanker esophagus P2 Striktur esophagus P3 Gerd P4 Kanker lambung P5 Gastrointestinal stromal tumors (GISTs)
P6 Ampula Tumor
P7
Akalasia P8 Abses Hati P9 Kanker Hati P10 Kista Hati P11 Kista Pankreas P12 Kanker Pankreas P13 Batu Pankreas P14 Pankreatitis P15 Batu empedu
P16 Batu Saluran Empedu P17 Cholangiocarcinoma P18 Fisura parenial P19 Appendistis
P20 Fisula enterokutan
P21 Kanker usus besar
P22 Diverticulitis P23 Penyakit crohn P24 Colitis ulcerativa
P25 Hemoroid P26 Abses perineal P27 Fistula P28 Obstruksi usus P29 Peritonitis P30 TBC P31 Hernia

## 3.1.3 Rule Sistem Pakar
Dalam    rule  sistem  pakar  berisikan  kode penyakit  dan  kode  gejala  yang  dimana  dalam  satu kode  penyakit  terdapat  beberapa  gejala  untuk membuat  satu  kesimpulan  akhir.    Setiap  penyakit memiliki gejala yang berbeda maka untuk mempermudah dalam mengetahui gejala yang dialami tiap-tiap penyakit akan dijelaskan dalam gambar 3.1

## Gambar 3.1 Tabel Rule

## 3.2.3 Perhitungan Certainty Factor
Pada bagian ini menjelaskan bagaimana perhitungan  dilakukan  saat  pengguna  sudah  mengisi daftar  pertanyaan  gejala  .  Di  bawah  ini  merupakan contoh  perhitungan  manual  yang  prosesnya  sama seperti aplikasi sistem pakar ini bekerja.
Contoh  kasus  seorang  pasien    dengan  gejala sebagai berikut:
1. Mual dan muntah.
2. Kuning/ikterik.
3. Demam pada malam hari.
1. Langkah Pertama Mual muntah dengan MB 0.4 dan MD 0.6
Mb  sementara  =  Mb  Lama  +  (Mb  baru  * (1-mb lama )) = 0.4 Md  sementara  =  Md  lama  +  (Md  baru*(1-md lama)) = 0.6
2. Langkah Kedua Kuning Ikterik dengan Mb 0.45 dan Md  0.2 Mb sementara = Mb Lama + (md baru *(1-mb lama) = 0.67 Md sementara = Md lama + (Md baru *(1-md lama) = 0.68
3. Langkah Ketiga Demam dengan Mb 0.62 dan Md 0. 0.45 Mb sementara = Mb Lama + (md baru *(1-mb lama) = 0.8476 Md sementara = Md lama + (Md baru *(1-md lama) = 0.824 Hasil Cf Mb sementara – Md Sementara 0.0905 Batu empedu.

## Desain Sistem
START PEMILIH AN GEJALA PROSES DIAGNOSA HASIL PENYAKI T END Diagnosa Kembali Ya TIDAK Gambar 3.2 Flowchart Sistem. START Nilai md mb
Jumlah Gejala Jumlah gejala 2 Jumlah gejala >=3 END CF = MB-MD MB Lama + (MB Baru*(1-MB Lama) MD Lama + (MD Baru*(1-MD Lama)
MB lama + (MB Baru*(1-MB Lama) MD lama + (MD Baru*(1-MD Lama)
Hasil
4. Hasil Dan Pembahasan
4.1 Halaman admin
Gambar 4.1 Halaman utama admin.
Gambar  4.1  merupakan  halaman  utama    pada admin  yang  berisi  gejala  penyakit  relasi  dan  tentang dan dapat mengganti atau menambah data dari pakar.

## 4.2 Halaman gejala admin.

## Gambar 4.2  gejala admin
Gambar  4.2  adalah  halaman  gejala  pada  admin yang  digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakt  yang diderita yang nantinya digunakan oleh pengguna.

## 4.3 Halaman penyakit admin
Gambar 4.3  Halaman penyakit
Halaman  penyakit  admin  digunakan  untuk  hasil diagnose  yang  diderita  oleh  pengguna  yang  berisi nama penyakit definisi dan solusi.

## 4.4 Halaman Relasi
Gambar 4.4 Relasi admin
Gambar 4.4 digunakan untuk menghubungkan id penyakit  dan  id  gejala  yang  di  gunakan  untuk mendiganosis penyakit yang diderita.

## 4.5 Halaman Diagnosis
Gambar 4.5 halaman diagnosis
Gambar 4.5 adalah halaman diagnosi yang berisi gejala  yang  digunakan  untuk  mendiagnosis  penyakit yang diderita.

## 4.6 Halaman Hasil Diagnosis
Gambar 4.6 hasil diagnosis
Gambar  4.6  yang  berfungsi  sebagai  hasil diagnosis penyakit yang diderita.

## 4.7 Pengujian Fungsional Sistem
Pengujian sistem merupakan
proses menampilkan sistem dengan maksud untuk menemukan adanya kesalahan atau tidak pada sistem sebelum  sistem  dipublikasikan  untuk  digunakan  oleh masyarakat.  Hasil  pengujian  sistem  ditunjuakkan pada Tabel 3.4 sebagai berikut.
Tabel 3.4 Pengujian fungsionalitas sistem Akses Fungsi Browser Google chrome Internet explorer Opera mini admin Bisa Mengakses halaman admin    Dapat melakukan tambah, edit    dan hapus  data penyakit   
Dapat melakukan tambah edit dan   
hapus  data relasi User Dapat melihat menu home    Dapat melakukan proses diagnosa    Dapat melihat menu tentang    Keterangan :
√ = Berjalan x = Tidak Berjalan

## 4.8 Pengujian User
Pada pengujian kepuasan terhadap calon pasien, pengujian dilakukan secara langsung diantaranya oleh calon  pasien,  kuisioner  tersebut  disebar  kepada  10 orang  calon  pasien  untuk  mengetahui  seberapa  besar kepuasan  pengguna  terhadap  aplikasi  Sistem  Pakar Diagnosis  Penyakit  Pencernan  menggunakan  metode Certainty Factor . Hasil pengujian kepuasan pengguna ditunjukkan Tabel 3.5
Tabel 3.5 pengujian User Pertanyaan Jawaban A B C D Apakah  Bahasa  yang  digunakan pada  tampilan  pemilihan  gejala dan hasil diagnosis mudah dipahami ?
- 6 4 -
Apakah navigasi pemilihan gejala berupa  “ check  box” mudah
digunakan ? - 7 3 - Apakah  Navigasi  tombol  proses untuk  menghasilkan  kumpulan penyakit  bisa  anda  pahami  dan digunakan ? 4 3 3 - Apakah Sistem
ini bisa membantu anda mengetahui penyakit pencernaan sesuai gejala yang dipilih ? - 4 6 -
Apakah perpaduan
warna background  dan  warna  tulisan pada  sistem  terlihat  jelas  pada pandangan mata anda ?
- 6 4 - Apakah
Perpaduan warna
background dengan warna semua elemen  halaman  (tombol,  menu, garis tepi, ikon sudah sesuai ?
- 5 5 - JUMLAH 4 31  25 - Persentase 4%  31%  25%  - Ket : A ; Sangat Setuju C : Cukup Setuju B : Setuju
D : Kurang Setuju
Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  diambil hasil  bahwa  dari  10  pengguna  yang  telah  diberi kuisioner  memberikan  nilai  kepuasan  dari  segi penggunaan, tampilan antarmuka, manfaat, kelengkapan  informasi  aplikasi.  Dari  hasil  pengujian didapatkan  presentase  sebanyak  4%  menyatakan bahwa pengguna Sangat Setuju dan 31% menyatakan setuju  dan  25%  menyatakan  bahwa  pengguna  cukup setuju  dengan  sistem  pakar  diagnosis  penyakit pencernaan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari perancangan dan implementasi  dari  penelitian  sistem  pakar  diagnosis penyakit  pencernaan  menggunakan  metode Certainty Factor maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan yaitu :
1. Berdasarkan  dari  pengujian  fungsionalitas  sistem pakar  diagnosis  pencernaan  berjalan  sesuai dengan apa yang telah diharapkan.
2. Berdasarkan  hasil  dari  pengujian  pembangunan sistem pakar diagnosis pencernaan yang menggunakan  metode Certainty  Factor sudah berjalan sebagai mestinya.
3. Pada  pengujian  kepuasan  pengguna  diambil  hasil bahwa  dari  10  pengguna  yang  telah  diberi kuisioner  memberikan  nilai  kepuasan  dari  segi penggunaan, tampilan antarmuka, manfaat, kelengkapan  informasi  aplikasi.  Dari  hasil pengujian  didapatkan  presentase  sebanyak  4% menyatakan  bahwa  pengguna  Sangat  Setuju  dan 31%  menyatakan  setuju  dan  25%  menyatakan bahwa  pengguna  cukup  setuju  dengan  sistem pakar diagnosis penyakakit pencernaan.

## 5.2 Saran
Agar  dalam  penelitian  ini  berjalan  dengan  baik kedepanya,  maka  ada  beberapa  hal  yang  perlu dilakukan yaitu sebagai berikut :
1. Tampilan  akan  diperbagus  sehingga  pengguna akan lebih nyaman menggunakan sistem pakar ini.
2. Menambahkan pengetahuan akan beberapa penyakit pencernaan.
3. Keakuratan nilai ditingkatkan lagi.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dr.  dr.  Adeodatus  Yuda  Handaya,  SpB-KBD, “31 Penyakit Bedah Saluran Cerna (Digestif)” . Rapha.
[2] Dody Teguh Yuwono. 2017. Penerapan metode forward  channign  dan  certainty  factor  pada sistem  diagnose  hama  anggrek  coelogyne pandurate.  Vol  4,  No  02  September  2017. Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta.
[3] Dewi  Fauziah  dkk  pada  tahun  2018  “Sistem Pakar  Untuk  Mendiagnosa  Penyakit  Hewan Peliharaan  Menggunakan  Metode  Certainty Factor”. Vol    No.4  1  September  2018 Universitas Siliwangi Tasikmalaya.
[4] Julia  Rahmah  dan  Rizal  Amegia  Pratama “Penerapan Certainty Factor Pada Sistem Pakar Diagnosa  Penyakit  Saluran  Pencernaan  Ayam Broiler”  Vol.4  No.1  1  1  April  2017.  STMIK Nusa Mandiri Sukabumi.
[5] Nelly Astuti Hasibuan
“Sistem Pakar Mendiagnosa  Penyakit  Gajah  Mennggunakan
Metode Certainty Factor” Volume (2) No. 1 Juli
2017. STMIK Budi Darma
[6] Hengki  Tamando  “Sistem  Pakar  Mendiagnosa Penyakit  Kolestrol  Pada  Remaja  Dengan Metode  Certinty  Factor  (CF)  Berbasis  Web”. Vol  15  No  1  Juni  2014.  STMIK  Pelita Nusantara Medan.
[7] Kusumadewi,  S.  (2003).  Artificial  Intelligence (Teknik  dan  Aplikasinya).    Yogyakarta:  Graha Ilmu.
[8] Ashari, A., & Muniar, A. Y. “Penerapan Sistem Pakar Untuk Mengidentifikasi Penyakit Pencernaan Dengan Pengobatan Cara Herbal”. Jurnal Ilmu
Komputer , 2 (2), 24- 30.2018.
.